In un recente sviluppo nel campo dell'ingegneria informatica, Hongwei Tseng, professore presso l'Università della California, Riverside (UC Riverside), ha presentato un nuovo approccio che mira a trasformare le regole del gioco nell'elaborazione e nell'utilizzo dei dati. dei dispositivi informatici.
Questo progresso si concentra sul miglioramento dell'integrazione delle diverse unità di elaborazione in un computer. Come sistemi di elaborazione grafica (GPU), acceleratori hardware per intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML) e unità di elaborazione del segnale digitale.
Le potenzialità di questo approccio innovativo, denominato SHMT (Heterogeneous Simultaneous Multi-Threading), Permette ai componenti menzionati di funzionare contemporaneamentenon solo migliorando le prestazioni di elaborazione hardware ma anche riducendo notevolmente il consumo energetico.
La metodologia, sviluppata congiuntamente da Tseng e Kuan-Chih Hsu, uno studente laureato in informatica dell'UCLA, ha mostrato risultati significativi nei test preliminari. Raggiunge una velocità di elaborazione fino a 1,96 volte superiore e riduce il consumo energetico fino al 51%.
In termini meno tecnici e più rilevanti per l'utente medio, ciò significa che la funzionalità di un computer, sia esso in ufficio o a casa, Sarà notevolmente migliorato, rendendo superfluo un cambio di attrezzatura così rapido.
Allo stesso modo, in termini di risparmio, che è un altro motivo di preoccupazione per molte famiglie e utenti, questa nuova piattaforma, che unisce più componenti in uno solo, Riduce il consumo energetico di oltre la metà, il che è un aspetto positivo del pagamento mensile e del minor costo della vita.
Un altro aspetto che rende questo progetto diverso è che propone che il miglioramento delle prestazioni dei dispositivi informatici non dipenda necessariamente dall'aggiunta di nuovi processori, ma da un uso più efficiente dei componenti esistenti.
Questa si rivela non solo un’opzione più economica e accessibile, ma ha anche un impatto positivo sull’ambiente.Questo perché l'uso ottimale dell'energia contribuisce a ridurre l'impronta di carbonio associata alla manutenzione di data center di grandi dimensioni.
accanto a, La diminuzione del consumo energetico significa una diminuzione della domanda di acqua dolceChe viene utilizzato principalmente nei sistemi di raffreddamento di questi centri. In questo modo, la ricerca non affronta solo i problemi relativi alle prestazioni informatiche, ma tiene conto anche di fattori economici e ambientali.
Questa strategia è stata annunciata al 56° Simposio internazionale annuale IEEE/ACM sulla microarchitettura tenutosi a Toronto, in Canada.
Nonostante i risultati iniziali promettenti Il gruppo di ricerca ha evidenziato la necessità di ulteriori studi per comprendere appieno la fattibilità e le sfide legate all'implementazione dell'SHMT e alla sua portata.
Fattori come le modifiche hardware necessarie e l'ottimizzazione del codice sono aree che richiedono ulteriore attenzione per determinare quali tipi di applicazioni e processi possono trarre maggiori vantaggi da questo approccio.
Il riconoscimento della ricerca di Zeng da parte dell'Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), attraverso la selezione del suo articolo come uno dei punti salienti della prossima edizione delle “Top Picks from Computer Architecture Conferences”, rafforza il potenziale impatto di questo studio nel campo dell'ingegneria informatica.
Questa ricerca mira a aprire la strada a un nuovo modo in cui i dati vengono elaborati e vengono utilizzati i dispositivi informatici, oltre a fungere da modello nella ricerca di soluzioni che bilancino le prestazioni tecnologiche con la responsabilità ambientale ed economica.
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